Список LLM
Все модели › groq/deepseek-r1-distill-llama-70b

DeepSeek R1 Distill Llama 70B

groq/deepseek-r1-distill-llama-70b
Чат
Создано
128,000 контекст
75 ₽ /1M токенов входных токенов
Начиная с 99 ₽ /1M токенов выходных токенов
N/A токенов
Дистиллированная версия DeepSeek R1, оптимизированная для высокой производительности при минимальных вычислительных затратах. Специализируется на решении сложных математических задач, логическом программировании и многошаговых рассуждениях. Модель демонстрирует выдающиеся результаты в математических олимпиадах (AIME_2024: 89.0) и научных задачах, сохраняя при этом высокую скорость обработки (257.3 TPS). Идеально подходит для образовательных платформ, систем автоматизированного решения задач и приложений, требующих точных вычислений при ограниченном бюджете.

Способности модели

Креативность
Креативность и способность к созданию оригинального контента
EQ Creative writing: 1480
Код
Навыки программирования для решения практических и научных задач
SciCode: 40.0
Интеллект
Комплексная оценка интеллекта на сложных задачах (на основе GPQA, MMLU-Pro...)
Скор: 59
Эмпатия
Эмоциональный интеллект и способности к эмпатии в социальных взаимодействиях
EQ-Bench: 1180
Скорость
Скорость генерации токенов
257.3 токенов/сек

Метрики производительности

GPQA
59
Graduate-level Google-Proof Q&A benchmark — тестирует способность модели отвечать на сложные научные вопросы уровня аспирантуры, защищённые от простого поиска в Google.
# 5-е место в рейтинге
Math_500
98.0
Math_500 — оценка математических способностей модели на задачах различной сложности.
# 6-е место в рейтинге
LongBench
52.4
Оценка способности модели работать с длинными контекстами и сохранять понимание информации на протяжении больших объемов текста.
# 5-е место в рейтинге
SciCode
40.0
Бенчмарк для оценки способности модели генерировать правильный программный код. Измеряет процент корректно решённых задач по программированию.
# 10-е место в рейтинге

Стоимость

Входящие токены
75 ₽/1M токенов
Исходящие токены
99 ₽/1M токенов

Пример использования API

Python 
from openai import OpenAI

# Замени YOUR_PEROAI_API_KEY на API-ключ с https://platform.peroai.ru/dashboard
client = OpenAI(
    api_key="your-api-key-here",
    base_url="https://api.peroai.ru/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="groq/deepseek-r1-distill-llama-70b",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Объясни квантовую механику простыми словами"
        }
    ],
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)